概率与数理统计多媒体课件第一章

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概率论与数理统计完整图文课件绪论第1章

概率论与数理统计完整图文课件绪论第1章

样本空间元素 是由试验目的 所确定的,不 同的试验目的 其样本空间也 是不一样的。
S
.e
样本点e
概率统计
例 3.若试验 E是将一枚硬币抛掷两次. 试写出该试验 E 的样本空间.
解: S = { (H,H), (H,T), (T,H), (T,T) }
其中 第1次 (H,H): H
第2次 注:样本空间在如下意
2. 检验某产品的质量,抽取的是合格品 还是次品.
3. 灯泡的使用寿命是 2个月还是 5个月.
概率统计
实践证明: 在相同的条件下,这类随机现象在大 量重复试验或观察后的结果会呈现某种规律。
例如: 概率学家蒲丰作扔硬币试验
4040次
2048次 正 面 , 占0.5080 1992次 反 面 , 占0.4930
1.交换律: A U B B U A, A I B B I A 2.结合律: A U (B U C ) ( A U B) U C
AI (B I C) (AI B)I C
3.分配律 :A U (B I C ) ( A U B) I ( A U C ) AI (B UC) (AI B)U(AI C)
1
2 1
2
概率学家皮尔逊作同样的试验:
24000次
12012次



占0.5005
11988次 反 面 , 占0.4995
1
2 1
2
概率统计
称:在大量重复试验中呈现出的这种
统计规律为随机现象的统计规律。
如: "天有不测风云"和"天气可以预报"有矛盾吗?
“天有不测风云”指的是:
无!
随机现象一次实现的偶然性.

概率与数理统计多媒体课件第一章

概率与数理统计多媒体课件第一章

随机事件的运算规律
幂等律: A A A, A A A
交换律: A B B A, A B B A
结合律: A B C A B C A B C A B C
分配律:
A B C A B A C A B C A B A C
De Morgan定律: A A , A A
概率与数理统计多媒体课件
在生活当中,经常接触到事件的概率, 比如: 降水 概率为 30% , 某强队对弱队 赢球 的概率为 80% , 某个固定群体中 男女比例 为 54:46 ; 这种在个别试验中其结果呈现出不确定性;
在大量重复试验中其结果又具有统计规律性的现象,
第一章 随机事件与概率
第一节 随机事件 第二节 事件的概率 第三节 条件概率 • 第四节 事件的独立性
E5:记录寻呼台一分钟内接到的呼唤次数。 E6:在一批灯泡中任意抽取一只,测试它的寿命。 E7:记录某地一昼夜的最高温度和最高温度。
我们称一个随机事件发生当且仅当它所包 含的一个样本点在试验中出现。
二 、 事件间的关系与运算
10 包含关系 A B
20 和事试验(Experiment )
这里试验的含义十分广泛,它包括各种各样 的科学实验,也包括对事物的某一特征的观察。 其典型的例子有:
E5:记录寻呼台一分钟内接到的呼唤次数。 E6:在一批灯泡中任意抽取一只,测试它的寿命。 E7:记录某地一昼夜的最高温度和最高温度。
S1 : { H , T } S2 : { HHH, HHT, HTH, THH, HTT, THT, TTH,TTT} S3 : { 0, 1, 2, 3 } S4 : { 1, 2, 3, 4, 5, 6 }
A
40 差事件 A B A B

同济大学《概率论与数理统计》PPT课件

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随机事件 D=“出现的点数超过 6”= ,即一定不会发生的不可能事件。
同济大学数学系 & 人民邮电出版社
四、随机事件之间的关系与运算
第1章 随机事件与概率 10
(1)事件的包含
若事件 A 的发生必然导致事件 B 的发生, 则称事件A 包含在事件 B 中. 记作 A B .
BA
A B
同济大学数学系 & 人民邮电出版社
3
某快餐店一天内接到的订单量;
4
航班起飞延误的时间;
5
一支正常交易的A股股票每天的涨跌幅。
二、样本空间
第1章 随机事件与概率 6
一个随机试验,每一个可能出现的结果称为一个样本点,记为
全体样本点的集合称为样本空间, 记为 , 也即样本空间是随机试验的一切可能结果组成
的集合, 集合中的元素就是样本点. 样本空间可以是有限集, 可数集, 一个区间(或若干区间的并集).
01 在相同的条件下试验可以重复进行;
OPTION
02 每次试验的结果不止一个, 但是试验之前可以明确;
OPTION
03 每次试验将要发生什么样的结果是事先无法预知的.
OPTION
一、随机试验
例1
随机试验的例子
第1章 随机事件与概率 5
1 抛掷一枚均匀的硬币,有可能正面朝上,也有可能反面朝上;
2
抛掷一枚均匀的骰子,出现的点数;
(互斥).
同济大学数学系 & 人民邮电出版社
2、随机事件之间的运算
第1章 随机事件与概率 12
(1)事件的并
事件 A 或 B至少有一个发生时, 称事件 A 与事件B 的并事件发生, 记为 A U B .
(2)事件的交(积)

概率论第一章ppt课件

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A 1 “: 至少有一人命中目标 A 2 “: 恰有一人命中目标” A 3 “: 恰有两人命中目标” A 4 “: 最多有一人命中目标 A 5 “: 三人均命中目标” A 6 “: 三人均未命中目标”
”:
ABC
: ABCABCABC
: AC BABC ABC
”: BCACAB
:
ABC
:
ABC
21
小结
i1
i1
13
3. 积(交)事件 : 事件A与事件B同时发生,记
作 AB 或AB。
推广:n个事件A1, A2,…, An同时发生,记作
n
n
A1A2…An或 A i 或 A i
i1
i1
14
4. 差事件: A-B称为A与B的差事件, 表示事件 A发生而事件B不发生
15
5. 互不相容事件(也称互斥的事件): 即事件 A与事件B不能同时发生。AB= 。
3
第一章 概率论的基本概念
§1.1 随机事件及其运算 §1.2 概率的定义及其性质 §1.3 古典概型与几何概型 §1.4 条件概率 §1.5 独立性
4
§1.1 随机事件及其运算
1.1.1 随机现象
自然界的现象按照发生的可能性(或者必然 性)分为两类:
一类是确定性现象,特点是条件完全决定结果 一类是随机现象,特点是条件不能完全决定结 果 在一定条件下,可能出现这样的结果,也可 能出现那样的结果,我们预先无法断言,这类现象 成为随机现象。
概率论与数理统计
1
概率论与数理统计是研究什么的?
随机现象:不确定性与统计规律性 概率论——从数量上研究随机现象的统计规律性的
科学。
数理统计——从应用角度研究处理随机性数据,建 立有效的统计方法,进行统计推理。

概率论与数理统计第一章ppt课件

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事件独立的例题:
P ( A 1 ) 1 / 5 , P ( A 2 ) 1 / 3 , P ( A 3 ) 1 / 4
P (A 1 A 2 A 3) 1P (A 1 A 2 A n)
3
1
1P(A1A2A3)
1P (A 1)P (A 2)P (A 3)
=1-[1-P(A1)][1-P(A2)][1-P(A3)]
❖练习 某人从外地赶来参与紧急会议, 他乘火车、轮船、汽车、飞机来的概率 分别是0.3、0.2、0.1、0.4,假设他乘 飞机来就不会迟到;而乘火车、轮船或 汽车来迟到的概率分别为1/4、1/3、 1/12。
❖〔1〕求他迟到的概率;
❖〔2〕假设他迟到了,试推断他是怎样 来的,说说他的理由。
❖例4 据以往的临床记录,某种诊断 糖尿病的实验具有以下的效果:假设 一被诊断者患有糖尿病那么实验结果 呈阳性的概率为0.90;假设一被诊断 者未患糖尿病,那么实验结果呈阳性 的概率为0.06。又知受实验的人群患 糖尿病的概率为0.03。假设一被诊断 者其实验结果呈阳性,求此人患糖尿 病的条件概率。
这一节我们引见了
全概率公式
贝叶斯公式
它们是加法公式和乘法公式的综合运用, 同窗们可经过进一步的练习去掌握它们. 值得一提的是,后来的学者根据贝叶斯公 式的思想开展了一整套统计推断方法,叫 作“贝叶斯统计〞. 可见贝叶斯公式的影 响.
小结
全概率公式:由因遡果 贝叶斯公式:由果索因
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❖例2 甲、乙两人独立地对同一目的射击 一次,其命中率分别是0.5和0.4。现知 目的被命中,那么它是乙射中的概率是 多少?
❖例3 设0<P(A)<1,且P(B|A)=P(B|A ), 试证:A、B相互独立.

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称这种试验为等可能概型(或古典概型)。
*
例1:一袋中有8个球,其中3个为红球,5个为黄球,设摸到每一球的可能性相等,从袋中不放回摸两球, 记A={恰是一红一黄},求P(A). 解:
(注:当L>m或L<0时,记 )
例2:有N件产品,其中D件是次品,从中不放 回的取n件, 记Ak={恰有k件次品},求P(Ak). 解:
*
第四章 随机变量的数字特征 4.1 数学期望 4.2 方差 4.3 协方差及相关系数 4.4 矩、协方差矩阵 第五章 大数定律和中心极限定理 5.1 大数定律 5.2 中心极限定理 第六章 数理统计的基本概念 6.1 总体和样本 6.2 常用的分布
*
第七章 参数估计 7.1 参数的点估计 7.2 估计量的评选标准 7.3 区间估计 第八章 假设检验 8.1 假设检验 8.2 正态总体均值的假设检验 8.3 正态总体方差的假设检验 8.4 置信区间与假设检验之间的关系 8.5 样本容量的选取 8.6 分布拟合检验 8.7 秩和检验 第九章 方差分析及回归分析 9.1 单因素试验的方差分析 9.2 双因素试验的方差分析 9.3 一元线性回归 9.4 多元线性回归
解: 设 Ai={ 这人第i次通过考核 },i=1,2,3 A={ 这人通过考核 },
亦可:
*
例:从52张牌中任取2张,采用(1)放回抽样,(2)不放 回抽样,求恰是“一红一黑”的概率。
利用乘法公式
与 不相容
(1)若为放回抽样:
(2)若为不放回抽样:
解: 设 Ai={第i次取到红牌},i=1,2 B={取2张恰是一红一黑}



1 2 N


1 2 N
……

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.
19
定义 当随机试验的样本空间是某个区域,并且任 意一点落在度量 (长度, 面积, 体积) 相同的子区域 是等可能的,则事件 A 的概率可定义为
P(A) m(A)
m()
(其中 m()是样本空间,m 的 (A)度 是量 构成事 A 件 的子区域的 )这度样量借助于几量 何来 上合 的理 度 规定的概率 几称 何为 概 . 率
对偶律: A B A B;
A B AB.
证明 对偶律.
.
13
例.事件 A、B、C两两互不相 则容 有,
ABC 反之 不成 立
例. 甲、乙、丙三人各射击一次,事件A1,A2,A3分别表示 甲、乙、丙射中,试说明下列事件所表示的结果:
A 2,A 2 A 3, A 1A 2, A 1 A 2, A 1A 2A 3, A 1A 2 A 2A 3 A 1A 3.
.
16
例1. 袋中装有4只白球和2只红球. 从袋中摸球两次,每次任取一球.有两种式: (a)放回抽样; (b)不放回抽样.
求: (1)两球颜色相同的概率; (2)两球中至少有一只白球的概率.
例2. 设一袋中有编号为1,2,…,9的球共9只, 现从中任取3 只, 试求: (1)取到1号球的概率,(事件A) (2)最小号码为5的概率.(事件B)
A-BAAB
显然: A-A=, A- =A, A-S=
s
A B
(4)AB
.
10
5.事件的互不相容(互斥):
若 AB,则A 称 与 B 是 互 不 ,或 相 互 容 ,即 斥
A 与 B 不能同 . 时发生
B
A B
A
.
11
6. 对立事件(逆事件): 若ABS且A B,则A称 与B互为逆事件

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注:P( A) 0不能 A ; P( B) 1不能 B S .
2。 A1 , A2 ,...,An , Ai Aj , i j, P( P(
n n i 1
Ai ) P( Ai )
i 1
n
证:令 Ank (k 1, 2,...), Ai Aj , i j, i, j 1, 2,....

5.1 大数定律 5.2 中心极限定理

第六章 数理统计的基本概念
• • 6.1 总体和样本 6.2 常用的分布
4
第七章 参数估计
• • • 7.1 参数的点估计 7.2 估计量的评选标准 7.3 区间估计
第八章 假设检验
• • • • • • • 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 8.7 假设检验 正态总体均值的假设检验 正态总体方差的假设检验 置信区间与假设检验之间的关系 样本容量的选取 分布拟合检验 秩和检验
A B 2 A=B B A
B A
S
例: 记A={明天天晴},B={明天无雨} B A
记A={至少有10人候车},B={至少有5人候车} B
A
一枚硬币抛两次,A={第一次是正面},B={至少有一次正面}
BA
13


事件的运算
A与B的和事件,记为 A B
8
§1 随机试验
确定性现象
自然界与社会Βιβλιοθήκη 活中的两类现象不确定性现象
确定性现象:结果确定 不确定性现象:结果不确定

例:
向上抛出的物体会掉落到地上 ——确定 ——不确定 明天天气状况 ——不确定 买了彩票会中奖

东华大学《概率论与数理统计》课件 第一章 随机事件与概率

东华大学《概率论与数理统计》课件 第一章 随机事件与概率
(2) P(S)=1;
(3) 设A1,A何2,…时,P是(A一|列B两)两<互P不(A相)容? 的事件,即AiAj=
,(ij), i , j=1, 2, …, 有 P( A1 A2 … )= P(A1) +P(A2)+….
则称P(A)为事件A的概率。
例 一盒中混有100只新 ,旧乒乓球,各有红、白两 色,分 类如下表。从盒中随机取出一球,若取得的 是一只红球,试求该红球是新球的概率。
1.定义 若对随机试验E所对应的样本空间中的 每一事件A,均赋予一实数P(A),集合函数P(A)满足 条件:
(1) 非负性: P(A) ≥0;
(2) 规范性: P(S)=1;
(3) 可列可加性:设A1,A2,…, 是一列两两互不 相容的事件,即AiAj=,(ij), i , j=1, 2, …, 有
概率论与数理统计
第一章 随机事件与概率
教材:
《概率论与数理统计》
魏宗舒编
高等教育出版社
本章主要内容:
1. 概率的概念与性质 2. 事件的关系与运算性质 3. 古典概型概率的计算 4. 加法公式、条件概率、乘法公式 5. 事件的独立性、伯努利概型
重点:古典概型、概率的计算 难点:事件的关系和运算
条件概率、伯努利概型
(2) 单调不减性:若事件AB,则 P(A)≥P(B)
(3) 事件差: A、B是两个事件,

P(A-B)=P(A)-P(AB)
(4) 加法公式:对任意两事件A、B,有 P(AB)=P(A)+P(B)-P(AB)
该公式可推广到任意n个事件A1,A2,…,An的情形 ;
(5) 互补性:P(A)=1- P(A); (6) 可分性:对任意两事件A、B,有

概率论与数理统计(最新完整版)ppt课件

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(1) 试验可以在相同的条件下重复地进行;
.
(2) 试验的所有可能结果:
正面,反面; (3) 进行一次试验之前不能
确定哪一个结果会出现.
故为随机试验.
同理可知下列试验都为随机试验
1.“抛掷一枚骰子,观察出现的点数”.
2.“从一批产品中,依次任选三件, 记 录出现正品与次品的件数”.
.
3. 记录某公共汽车站 某日上午某时刻的等 车人 数.
(3)分 配 律
A(BC)(A B)(AC)AB AC ,
A (BC)AB AC
( A B ) C ( A C ) ( B C ) ( A C ) B C ( )
(对 4律 ):偶 A B A B ,A B A B .
n
n
Ai Ai,
i1
i1
.
n
n
Ai Ai
i1
i1
三 完备事件组
4. 考察某地区 10 月 份的平均气温.
5. 从一批灯泡中任取 一只,测试其寿命.
.
四、概率的统计定义
1、随机事件:在试验的结果中,可能发生、也可能不发 生的事件。比如,抛硬币试验中,”徽花向上”是随机事 件;掷一枚骰子中,”出现奇数点”是一个随机事件等。
2、频率:设A为实验E中的一个随机事件,将E重复n次, A发生m次,称f(A)=m/n为事件A的频率. 随着实验次数n的增加,频率将处于稳定状态.比如投 硬币实验,频率将稳定在1/2附近.
B A
.
6. 事件的互逆(对立)
若事件 A 、B 满足 A B 且 A B .
则称 A 与B 为互逆(或对立)事件. A 的逆记作 A .
实例 “骰子出现1点”对立 “骰子不出现1点”

概率论与数理统计第一章课件

概率论与数理统计第一章课件
样本均值
所有样本点的平均值
样本方差
描述样本点离散程度的量
无偏估计
样本统计量的值等于总体参数的真实值
t分布与F分布
t分布
用于描述小样本数据的分布情况,也 称学生t分布
F分布
用于描述两个比例的方差之间的比例 关系
04
参数估计
点估计与估计量
点估计
用样本统计量来估计未知参数的 过程。
估计量
用于估计未知参数的样本统计量。
假设检验的分类单侧检验、双侧检验。来自 单侧与双侧检验单侧检验
01
只关注参数的一个方向是否满足假设,如检验平均值是否大于
某个值。
双侧检验
02
关注参数的两个方向是否满足假设,如检验平均值是否在两个
值之间。
单侧与双侧检验的选择
03
根据实际问题需求和数据特征选择合适的检验方式。
显著性检验与P值
显著性检验
通过比较样本数据与理论分布,判断样本数据是否显著地偏离理 论分布。
P值
观察到的数据或更极端数据出现的概率,用于判断是否拒绝或接 受假设。
P值的解读
P值越小,表明数据越显著地偏离理论分布,假设越可能不成立。
第一类错误与第二类错误
1 2
第一类错误
拒绝实际上成立的假设,也称为假阳性错误。
第二类错误
接受实际上不成立的假设,也称为假阴性错误。
3
错误率控制
通过调整临界值的大小,可以控制第一类错误和 第二类错误的概率,从而实现错误率控制。
通过参数估计,还可以对生产过 程进行实时监控和预警,及时发 现并解决生产中的问题,保证生
产的稳定性和可靠性。
假设检验在医学研究中的应用
假设检验是数理统计中的一种 重要方法,在医学研究中有着
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•不可能事件 : 空集。
我们称一个随机事件发生当且仅当它所包 含的一个样本点在试验中出现。
例如:S2 中事件 A={HHH,HHT,HTH,HTT} 表示 “第一次出现的是正面”
S6 中事件 B1={t|t1000} 表示 “灯泡是次品”
事件 B2={t|t 1000} 表示 “灯泡是合格品”
事件 B3={t|t1500} 表示“灯泡是一级品”
S1 : { H , T } S2 : { HHH, HHT, HTH, THH, HTT, THT, TTH,TTT} S3 : { 0, 1, 2, 3 } S4 : { 1, 2, 3, 4, 5, 6 }
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E5:记录寻呼台一分钟内接到的呼唤次数。 E6:在一批灯泡中任意抽取一只,测试它的寿命。 E7:记录某地一昼夜的最高温度和最高温度。
來自 中国最大的资料库下载Biblioteka 50 互不相容A B
60 对立事件 A B A B S
A
B S
A
S
BA
A B ? A B ?
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40 差事件 A B A B
A AB S
A B
A
B
S
次品
0
1000
一等品 1500
BC
S6 : { t | t 0 }中 事件A ={ t | t 1000} “次品” 事件B ={ t | t 1000} “合格品” 事件C ={ t | t 1500} “一等品”
(Tails)出现的情况。 E2 :将一枚硬币抛掷三次,观察正面、反面出现
的情况。 E3:将一枚硬币抛掷三次,观察出现正面的次数。 E4:抛一颗骰子,观察出现的点数。
E5:记录寻呼台一分钟内接到的呼唤次数。 E6:在一批灯泡中任意抽取一只,测试它的寿命。 E7:记录某地一昼夜的最高温度和最高温度。
S5 : {0,1,2,3……} S6 : { t | t 0 } S7 : { ( x , y ) | T 0 x , y T1 }
随机事件
定义:
•随机事件 : 称试验 E 的样本空间 S 的子集为 E 的 随机事件;
•基本事件 : 有一个样本点组成的单点集;
•必然事件 : 样本空间 S 本身;
这些试验具有以下特点:
• 可以在相同的条件下重复进行; • 每次试验的可能结果不止一个,并且能事先明确 试验的所有可能结果; • 进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现。
样本空间(Space)
定义 将随机试验 E 的所有可能结果组成的集合 称为 E 的样本空间, 记为 S 。样本空间的 元素,即 E 的每个结果,称为样本点。
二 、 事件间的关系与运算
10 包含关系 A B
20 和事件 A B
30 积事件 A B
A
40 差事件 A B 50 互不相容 A B
60 对立事件 A B A B S
B S
20 和事件 A B 30 积事件 A B
AA
B
S
A
B
S
S2 中事件 A={HHH,HHT,HTH,HTT}, B={HHH,TTT}
概率与数理统计多 媒体课件第一章
第一章 随机事件与概率 第一节 随机事件 第二节 事件的概率 第三节 条件概率 • 第四节 事件的独立性
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随机试验(Experiment )
这里试验的含义十分广泛,它包括各种各样 的科学实验,也包括对事物的某一特征的观察。 其典型的例子有: E1:抛一枚硬币,观察正面H(Heads)、反面T
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